Mobil Uygulamalar için Tahmine Dayalı Analitiği Kullanmaya İlişkin Kapsamlı Bir Kılavuz

Tahmine dayalı analitik, mevcut veya geçmiş verilere, istatistiksel algoritmalara ve makine öğrenimi gibi analitik tekniklere dayalı olarak gelecekteki sonuçlar hakkında tahminlerde bulunmayı amaçlar. Tahmine dayalı analitik araçları ve modellerinin yardımıyla herhangi bir kuruluş, eğilimleri ve davranışları milisaniyeler, günler veya yıllar sonra doğru bir şekilde tahmin edebilir.

Piyasalar ve Piyasalar tarafından hazırlanan bir rapora göre, küresel pazarın 2026 yılına kadar 28,1 milyar ABD dolarına ulaşması ve 2021 ila 2026 tahmin döneminde %21,7'lik bir CAGR'de büyümesi öngörülüyor. .

Satın almalar, ürün lansmanları ve yapay zeka ve makine öğreniminin artan kullanımı gibi çeşitli faktörlerin pazarda tahmine dayalı analitik yazılımlarının benimsenmesini sağlaması bekleniyor.

Predictive Analytics, Mobil Uygulama Geliştirmeyi Nasıl Hızlandırır?

Mobil uygulama geliştiricileri, mobil uygulama testi , kalite kontrolü ve bir dizi başka günlük göreve özel çok büyük miktarda veri üretir ; Tahmine dayalı analitiği uygulama geliştirme sürecine entegre etmek , birçok yapılandırılmamış ve yapılandırılmış veri kümesinde gizlenmiş kalıpları bulmak için verilerin toplanmasına ve tahmine dayalı bir analitik çerçevesi oluşturulmasına yardımcı olur.

Sonuç: Mobil uygulama geliştiricileri, geliştirme döngüsünün karşılaşabileceği sorunları tahmin edebilecekleri bir algoritma elde ederler.

Bu, mobil uygulama geliştirme sürecinde öngörücü bir analitiğin nasıl çalıştığına dair üst düzey bir açıklama olsa da, şimdi tüm süreci daha verimli hale getirmek için mobil uygulama geliştirme döngümüzde Tahmine Dayalı Analitiği nasıl kullandığımızı göstererek size pratik bir fikir verelim. daha hızlı ve kaliteli garantili.

Appinventiv, Mobil Uygulama Geliştirme İçin Tahmine Dayalı Analitiği Nasıl Kullanıyor?

Appinventiv'de profesyonellerden oluşan ekibimiz, işletmelerin müşterilerini çekmesine, elde tutmasına ve büyütmesine yardımcı olmak için tahmine dayalı analitik modelleri kullanır. İş kararlarınıza daha fazla içgörü ve netlik katmanın akıllı bir yoludur.

Mobil uygulama geliştirme sürecimizi daha verimli hale getirmek için tahmine dayalı analitiği kullanmanın yolları şunlardır .

1. Öngörülü Planlama

Mobil uygulama geliştiricileri ve proje yöneticileri genellikle kod teslimi için gereken zamanı, kaynakları ve parayı hafife alır. Özellikle benzer projeler üzerinde çalışırken , her seferinde aynı teslimat sorunlarıyla karşılaşabilirler.

Buggy kodlarıyla sonuçlanan tekrarlayan hataları belirlemek için mobil uygulamalar için tahmine dayalı analitik kullanıyoruz . Ayrıca geliştiriciler tarafından teslim edilen kod satırlarının sayısını ve onları daha önce yazmaları için geçen süreyi de hesaba katıyoruz. Planlanan teslimat tarihini karşılayıp karşılayamayacağımızı tahmin etmek için bize bilgi verir.

2. Tahmine Dayalı Analitik DevOps

Mobil uygulama geliştirme ve operasyonların birleşmesi – DevOps'un mobil uygulama teslim süresini hızlandırdığı bilinmektedir . Üretim ortamı verileri geliştiricilere geri aktığında, mobil uygulamalar için tahmine dayalı analitik , piyasada kötü bir kullanıcı deneyimine neden olan kodlama yaklaşımının belirlenmesine yardımcı olabilir .

Hangi özelliklerin veya kullanıcı hareketlerinin uygulamayı kilitleyeceğini tahmin etmek için mobil uygulamanın kullanım ve arıza düzenine özel verileri analiz ederiz . Daha sonra sorunu gelecek sürümlerde düzeltiriz .

3. Öngörülü Test

Kullanıcı eylemlerinin ve arayüzlerinin her kombinasyonunu diğer sistemlerle test etmek yerine, kullanıcıların yaygın olarak kullandığı yolu bulmak ve uygulamanın kilitlendiği aşamayı belirlemek için tahmine dayalı analitik kullanıyoruz. Ayrıca, zaman zaman, tüm kullanıcı yürütme akışları arasındaki ortak noktaları ölçmek ve ortak yürütme yollarını gösteren örtüşmeyi belirlemek ve bunlara odaklanmak için algoritmalar kullanırız.

Mobil uygulamalar için Predictive Analytics'in nasıl çalıştığına baktığımıza göre , şimdi bu analitik çerçevenin kullanım durumlarına bakmanın zamanı geldi .

Predictive Analytics, Mobil Uygulama Deneyimini Nasıl Geliştirir – Kullanım Örnekleri

İşletmelerin, mobil uygulamalarının sunduğu genel deneyimi geliştirmek için tahmine dayalı analitikten yararlanabilmelerinin birkaç yolu vardır .

Uygulamalarını hangi coğrafi bölgede daha fazla tanıtmaları gerektiği konusunda onlara araştırma cephesinde daha iyi bilgiler vermekten, buna göre tasarlanan uygulamaları edinmeleri gereken cihazları belirlemeye kadar, analitik bir tahminin kullanışlı olmasının birkaç yolu vardır. gelecek merkezli mobil uygulama işletmeleri.

1. Daha fazla kullanıcı tutma

Tahmine Dayalı Analitik , kullanıcı tutma sayısını büyük ölçüde iyileştirmeye yardımcı olur. Predictive Analytics, işletmelere, kullanıcıların uygulamalarıyla nasıl etkileşimde bulunduklarına ve uygulamayla nasıl etkileşim kurmak istediklerine dair tam bir resim vererek, girişimcilerin sorunları düzeltmesine ve kullanıcıları çeken özellikleri güçlendirmesine yardımcı olur.

2. Kişiselleştirilmiş pazarlama

Kişiselleştirilmiş pazarlama , şirketlerin müşterileri tahmine dayalı uygulamalarını kullanmaya çekmek için analitiği nasıl kullandıklarının en büyük işaretidir .

Spotify'ın size önerilen şarkı çalma listelerini nasıl verdiğini hiç merak ettiniz mi? Tahmine dayalı analitiklerin bir sonucudur. Bunu mobil uygulamanıza uygulayarak, kullanıcılarınıza daha kişiselleştirilmiş bir liste ve mesajlar verebilecek, böylece tüm deneyimi çok daha özelleştirilmiş hale getirebileceksiniz.

3. Hangi ekranın içeriğinin değiştirilmesi gerektiğini belirleme

Tahmine dayalı analiz , uygulamanın hangi öğelerinin kullanıcıları geri çevirdiğini veya uygulamadan çıkmadan önce hangi ekranı kullandıklarını belirlemeye yardımcı olur. Bu bilgiler, mobil uygulama girişimcilerine sorunlu alanla yüz yüze geldiklerinde son derece yardımcı oluyor. Ve şimdi, tüm uygulamayı değiştirmek yerine, sadece belirli bir segmenti/bölümü geliştirmeye odaklanıyorlar.

4. Cihaz geçişi yapma zamanının belirlenmesi

Doğru kullanıldığında, mobil uygulamalardaki öngörücü analizler, girişimcilere, kullanıcılarının uygulamayı kullanmak için hangi cihaz ve işletim sistemini aktif hale getirdiği konusunda fikir verir. Bu bilgi, teknik ekip için bir altın madeni gibidir, çünkü daha sonra uygulamayı o belirli uygulamanın özelliklerine göre tasarlanmış hale getirebilirler.

5. Bildirim oyunlarını daha iyi hale getirmek

Tahmine dayalı analitik, işletmelerin hangi bildirim mesajının hangi tepkiye neden olduğunu belirlemesine yardımcı olur. Bu bilgi, pazarlamacıların bildirimlerini maksimum olumlu sonuç alacak şekilde planlamalarına yardımcı olur.

Predictive Analytics, mobil uygulama kullanıcılarını uygulamayla en çok etkileşime girenler, uygulamayı bırakma olasılığı en yüksek olanlar ve mobil uygulamanızı yükleme ve unutma durumu haline getirenler gibi segmentlerde kategorize ederek, mobil uygulama pazarlamacılarına yardımcı olur. push bildirimlerini ve hangi kişiler arasında ayıracaklarını bildikleri bir platformla.

Bununla , hem mobil uygulama geliştirme ajansının hem de mobil uygulama merkezli işin sonundan, mobil uygulama geliştirme endüstrisinde bir analitik analizinin oynadığı katkı rolüne baktık . Artık sektörler arasında mobil uygulamanıza analitik formunu nasıl ekleyebileceğinize ilişkin bazı kullanım örneklerine bakmanın zamanı geldi.

Tahmine Dayalı Analitiğin Sektöre Yönelik Uygulaması

Çevremizde çok sayıda Predictive Analytics uygulaması olsa da , bu teknikle birleştirildiğinde anında yüksek getiri sağlamaya daha yatkın alanlara bakalım .

1. Sağlık Hizmetinde Tahmine Dayalı Analitik

Tahmine dayalı analitik, sağlık sektörüne üç ana önemli nedenden dolayı dahil ediliyor - coğrafi haritalama, risk tahmini ve hastanedeki ameliyat ve hasta akışı açısından durum senaryolarının planlanması.

Analitiği kullanmak, birden fazla departmanda daha etkili tedaviler, daha iyi hasta sonuçları ve maliyet tasarrufu sağlar.

Örneğin, astım hastaları için tahmine dayalı analitik kullanan bir cihaz, hastaların solunum seslerini kaydedip analiz edebilir ve hastaların bir atak için hazırlanmasına ve semptomlarını daha iyi yönetmesine yardımcı olmak için bir akıllı telefon uygulaması kullanarak gerçek zamanlı geri bildirim sağlayabilir.

2. E-Ticaret'te Tahmine Dayalı Analitik

Predictive Analytics uygulamaları hakkında konuştuğumuzda , e-Ticaret sektöründen bahsetmeden bir tartışma yapmak önemlidir. Analitik, kullanıcılara yalnızca ' Bunu satın alan müşteriler de satın aldı' ile ilgili listeler vererek değil, aynı zamanda daha önce satın almak istedikleri veya alışveriş sepetlerinde bulunan ürünlere gelen tekliflerin reklamlarını göstererek de yardımcı olur.

Kullanıcılara gerçekten satın almak istedikleri ürünlerde teklifler ve indirimler vererek ve aynı zamanda ne alacaklarına karar vermelerine yardımcı olarak web sitesine bağlı kalmanın faydası, Amazon, eBay gibi e-ticaret devlerini çeken iki faktördür. , vb., web sitelerine ve mobil uygulamalarına öngörücü analizleri entegre eder .

[Ayrıca Okuyun: E-ticaret uygulamanızın öne çıkan 15 özelliği ]

3. İsteğe Bağlı Tahmine Dayalı Analitik

Taşıma ve komütasyona özgü isteğe bağlı ekonomide, tahmine dayalı analitik, maksimum filo talebi talep edecek alanları, kullanıcıların bir bahşiş için ödeme olasılığı en yüksek olan fiyatı, en çok hangi aşamada olduğunu tahmin etme açısından çok kullanışlı oluyor. hangi sürüşü iptal ediyorlar , vb.

Bunun dışında, tahmine dayalı analitik aynı zamanda aceleci araç kullanma olasılığı en yüksek olan sürücüler, kazaya en yatkın coğrafi bölge vb . açısından kaza senaryosunun tahmin edilmesine de yardımcı olur.

İsteğe bağlı filo ekonomisi, tahmine dayalı analitik algoritmalarından yararlanacak çok şeye sahiptir. Sektör genelinde gerçekleşen farkındalık, Uber ve Didi Chuxing gibi markaların iş modelinde öngörülü bir analitik ve makine kazancı uygulamasına yol açtı .

[Ayrıca Okuyun: İsteğe Bağlı Hizmetler Mobil Uygulaması: Hem Alıcılar hem Satıcılar İçin Faydalıdır ]

4. İşletmelerde Tahmine Dayalı Analitik

Bir analizin şirketin iş ekibine sunduğu fütürist bilgiler, hem CRM alanında hem de İK alanında mücadele eden işletmeler için altın bir fırsat olarak karşımıza çıkıyor.

Tahmine dayalı analitik, bir müşterinin işini başka bir yere götürme olasılığının en yüksek olduğu aşamaya ve çalışanların performansa dayalı analizine ilişkin fikir verebilir ve İK'lara çalışanın ilişkili tutulması gerekip gerekmediğine dair bir fikir verebilir.

Tahmine dayalı analitik ve kurumsal mobilite , sektör tarafından en çok talep edilen beceriler üzerinde araştırma yaparak , çalışanların becerilerini büyük ölçüde bir araya getirebilir.

5. Tedarik Zinciri Yönetiminde Öngörücü Analitik

Tahmine dayalı analitik uygulamasının gerekli olduğu bir diğer önemli alan da tedarik zinciri yönetimidir . Kötü optimize edilmiş bir tedarik zinciri, işinizin her yönü üzerinde kötü etkilere sahip olabilir. Bu nedenle, işletmelerin tahmine dayalı analitik gibi ileri teknolojileri kullanması hayati hale geliyor .

Tahmine dayalı analitik kullanarak topladığınız bilgiler, gerçek zamanlı verileri içerebildiğinden mümkün olduğunca güncel olacaktır. Tahmine dayalı model, farklı değişkenlerin tedarik zincirinizin verimliliği üzerindeki etkilerini göstereceğinden, karar verme sürecinizde daha çevik olabilirsiniz .

Tahmine dayalı analitik uygulamalarının mobil uygulama ekonomisindeki etkisini (hem mobil uygulama geliştirme şirketlerinin hem de mobil uygulama işletmelerinin karşılaştığı bir etki) ve tahmine dayalı analitik uygulamalarının tümünü gördüğümüze göre, artık kılavuzu bir en hesaplanmış çıkarımları sunan tahmine dayalı analitik araçları hakkında size bir fikir vererek bitirin .

Tahmine Dayalı Analitik Araçları

İnternette hızlı bir arama size tahmine dayalı analitik araçlarının harika bir listesini verecek olsa da, ortak girişimcilerimizin ve kuruluşlarımızın uygulama işlerinin nereye gittiğini daha iyi anlamalarına yardımcı olmak için güvendiğimiz araçlar şunlardır:

Son Not

Tahmine dayalı analitik, uygulamanızın geleceğine göz atmak için daha iyi kararlar vermenizi ve rakiplerinizden daha iyi performans göstermenizi sağlayan gelişmiş bir analitik yaklaşımıdır. Kuruluşlar, çok çeşitli alanlarda önleyici eylemde bulunmak için tahmine dayalı analitikten yararlanabilir.

Daha fazla kullanıcı elde tutma, kişiselleştirme, hedefli pazarlama kampanyaları ve daha fazlası için kullanılabilir, bu nedenle gelecekte somut bir varlık olacaktır.

Tahmine dayalı analitik kullanarak başarılı bir şekilde bir mobil uygulama oluşturmak istiyorsanız, Appinventiv gibi deneyimli bir yazılım şirketine danışmalı ve işe almalısınız .

Ayrıca , sürekli iyileştirmeler yapmak ve uygulamanızı kademeli olarak en yeni özelliklere sahip daha yeni, daha iyi bir ürüne genişletmek için pazardaki yeni veri analitiği çözümlerini araştırmalısınız.